18: Тести без розповсюдження
Оскільки тести без розповсюдження не припускають нормальності, вони можуть бути менш сприйнятливими до ненормальності та екстремальних значень. Тому вони можуть бути більш потужними, ніж стандартні випробування засобів, які припускають нормальність.
- 18.1: Переваги безкоштовних тестів на розповсюдження
- Тести, що припускають нормальність, можуть мати особливо низьку потужність, коли є екстремальні значення або викиди. Сприяючим фактором є чутливість середнього до екстремальних значень. Хоча перетворення можуть покращити цю проблему в деяких ситуаціях, вони не є універсальним рішенням. Тести, що припускають нормальність, часто мають низьку потужність для лептокуртичних розподілів. Перетворення, як правило, менш ефективні для зменшення куртозу, ніж для зменшення перекосу.
- 18.4: Асоціація рандомізації
- Тест на значущість для Пірсона r описаний в розділі інференційної статистики для b і r. Тест на значущість, описаний у цьому розділі, передбачає нормальність. У цьому розділі описано метод перевірки значущості r, який не робить розподільних припущень.
- 18.5: Точний тест Фішера
- Глава на площі Чі показала один спосіб перевірити зв'язок між двома номінальними змінними. Окремим випадком такого роду відносин є різниця між пропорціями. У цьому розділі показано, як обчислити тест на значущість на різницю в пропорціях за допомогою тесту рандомізації.
- 18.6: Рандомізація рандомізації Дві умови
- Основна проблема рандомізаційних тестів полягає в тому, що їх дуже важко обчислити. Рандомізаційні тести виконуються спочатку перетворенням балів у ранги, а потім обчисленням тесту рандомізації. Основна перевага рандомізаційних тестів полягає в тому, що існують таблиці, які можуть бути використані для визначення значущості. Недоліком є те, що деяка інформація втрачається при перетворенні чисел в ряди. Рандомізаційні тести рандомізації, як правило, менш потужні, ніж рандомізаційні тести.